ROC 曲线是通过绘制 x 轴上的假阳性率与 y 轴上的真阳性率来获得的。 由于真阳性率是检测信号的概率,而假阳性率是误报的概率,因此 ROC 分析也广泛用于医学研究,以确定可靠地检测疾病或其他行为的阈值。 ROC 一个完美的模型将具有等于 1 的误报率和真阳性率,因此它将是 ROC 图左上角的单个操作点。而最差...
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ROC曲线分析：AUC差异比较的的样本量估计 参考李志辉老师的《MedCalc统计分析方法及应用》一书中的案例，某器械公司针对CT进行了改进。在预实验中，新型CT对于某病的诊断在ROC曲线下所展现的面积AUC达到了0.9074，而旧版CT的AUC为0.8470。为了验证新设备与旧设备在AUC上是否存在显著差异，我们设定a=0.05，β=0....
SPSS多条ROC曲线临床诊断分析-最佳截断值-灵敏度-特异度-约登指数-AUC曲线下面积, 视频播放量 10342、弹幕量 1、点赞数 87、投硬币枚数 34、收藏人数 363、转发人数 60, 视频作者 大鹏统计SPSS数据分析, 作者简介 ,相关视频:ROC曲线多个变量联合诊断及最佳截断值计算(5分
ROC曲线分析路径为点击【可视化】→【ROC曲线】然后进行分析: 2. 结果解读 SPSSAU默认以1作为切割点,即1作为阳性,其它作为阴性,首先查看下数据的分布,如下: 发现数据中阴性和阳性各占一半,数据分布均匀。 诊断价值判断: 从结果可以看出CT增强对应的AUC值为0.961,大于0.9,所以说明诊断价值高,并且从p值也能看出,p值...
先用李志辉老师《MedCalc统计分析方法及应用》书的案例,某器械公司对CT进行改进,经预实验,新型号的CT诊断某病的ROC曲线下面积AUC为0.9074,而旧版CT的AUC为0.8470。 为比较新设备与老设备的AUC有无不同,取a=0.…
AUC呢,就是一条ROC curve之下的面积,这 个面积越大越好:因为它说明只要付出很小的fpr的代价就可以换到很高的tpr。 注意,搞工程的人一般不用false positive/negative rate这两个术语,而是习惯用 1-specificity (等于 )和sensitivity(等于tpr)来标记ROC curve。 在R 里我们可以用如下命令来做ROC分析,计算AUC: 1...
R语言 机器学习 数据分析 二分类问题 ROC曲线 AUC 模型评估 #机器学习 #数据分析 #R语言 #ROC #分类问题 - 好伙计于20230313发布在抖音,已经收获了2240个喜欢,来抖音,记录美好生活!
AUC = 0.5 有时AUC 为 0。这意味着模型反向预测类别。该模型认为负类是正类,反之亦然。 AUC = 0 总而言之,合理的 AUC 超过 0.5(随机分类器),而好的分类模型的 AUC > 0.9。然而,这个值高度依赖于它的应用。 R语言中生存分析模型与时间依赖性ROC曲线可视化 ...
roc(obese, glm.fit$fitted.values, plot=TRUE, legacy.axes=TRUE, percent=TRUE, xlab="False Positive Percentage", ylab="True Postive Percentage", col="#377eb8", lwd=4, print.auc=TRUE, print.auc.x=45, partial.auc=c(100, 90), auc.polygon =TRUE, auc...